中小型物流園區(qū)創(chuàng)新能力評價模型

宋曉萱 合肥工業(yè)大學(xué)宣城校區(qū)商學(xué)系

中小型物流園區(qū)創(chuàng)新能力評價模型

宋曉萱 合肥工業(yè)大學(xué)宣城校區(qū)商學(xué)系

隨著物流業(yè)的蓬勃發(fā)展，物流園區(qū)應(yīng)運(yùn)而生，提升企業(yè)的創(chuàng)新能力是推動物流園區(qū)發(fā)展的動力所在。文章運(yùn)用組合賦權(quán)思想，構(gòu)建了基于三標(biāo)度層次分析法和主成分分析法的綜合權(quán)重的模糊綜合評價模型。最終建立了中小型物流園區(qū)創(chuàng)新能力評價指標(biāo)體系。

物流園區(qū) 創(chuàng)新能力 組合賦權(quán) 模糊綜合評價

一、背景

隨著我國經(jīng)濟(jì)地位和信息技術(shù)的不斷提高，物流作為一種社會經(jīng)濟(jì)活動，已經(jīng)在信息技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和新技術(shù)革命中展現(xiàn)出巨大的作用。可以說，物流是推動我國社會發(fā)展和促進(jìn)經(jīng)濟(jì)繁榮的原動力。但要形成全面、高效、完善的物流園區(qū)體系，仍需促進(jìn)物流園區(qū)內(nèi)企業(yè)間協(xié)同發(fā)展、規(guī)模發(fā)展，形成優(yōu)勢互補(bǔ)，建設(shè)一體化物流園區(qū)。

因此，構(gòu)建物流園區(qū)創(chuàng)新能力評價模型，對物流園區(qū)現(xiàn)有的創(chuàng)新能力進(jìn)行排序、評價、綜合分析，明確制約當(dāng)前企業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵因素，進(jìn)而提升物流園區(qū)的創(chuàng)新能力。這對于增強(qiáng)物流企業(yè)整體競爭力，促進(jìn)物流園區(qū)協(xié)同發(fā)展具有重要意義。

二、物流園區(qū)創(chuàng)新能力評價指標(biāo)體系的構(gòu)建

（一）評價指標(biāo)的設(shè)計

1.初始評價指標(biāo)的設(shè)計

在與物流企業(yè)管理人士和物流領(lǐng)域?qū)＜疫M(jìn)行溝通訪談，遵循指標(biāo)設(shè)計原則，最終建立了由7個一級指標(biāo)和41個二級指標(biāo)構(gòu)成的物流園區(qū)創(chuàng)新能力評價初始指標(biāo)體系，如表2.1所示。

表2.1 物流園區(qū)創(chuàng)新能力初始評價指標(biāo)體系

2.調(diào)查問卷結(jié)果分析

通過SPSS22.0分別對各二級指標(biāo)進(jìn)行信度分析，將每個二級指標(biāo)看作一個題項(xiàng)，可靠性分析輸出的總體Cronbachα為0.893，說明量表的信度非常好，其次檢查每一題項(xiàng)刪除后的Cronbachα值，若刪除該題項(xiàng)能夠提升α值，即能夠提升量表內(nèi)部一致性時，則將其刪除。再對調(diào)查問卷進(jìn)行了內(nèi)容效度分析，根據(jù)數(shù)據(jù)結(jié)果KMO值為0.724，大于0.7，且Bartlett球形檢驗(yàn)的顯著性小于0.05，說明該量表具有良好的內(nèi)容效度。

（二）指標(biāo)體系構(gòu)建

在初始設(shè)計的指標(biāo)體系基礎(chǔ)上，通過調(diào)查問卷收集數(shù)據(jù)，并經(jīng)過嚴(yán)謹(jǐn)?shù)男哦取⑿Ф纫约绊?xiàng)目分析，剔除11個不太重要的指標(biāo)，最終確立了7個一級指標(biāo)，30個二級指標(biāo)的物流園區(qū)創(chuàng)新能力評價指標(biāo)體系，如表2.2所示。

表2.2 物流園區(qū)創(chuàng)新能力評價指標(biāo)體系

三、物流園區(qū)創(chuàng)新能力評價方法的設(shè)計

（一）指標(biāo)權(quán)重確定方法

1.三標(biāo)度層次分析法

本文對傳統(tǒng)層次分析法的標(biāo)度進(jìn)行改進(jìn)，采用了三標(biāo)度層次分析法。此種層次分析法不需要進(jìn)行一致性檢驗(yàn)，能自然的通過一致性要求。

具體步驟如下：

對指標(biāo)進(jìn)行兩兩比較，建立比較矩陣Y

Y=(Yij)nxn，1≤i≤n，1≤j≤N

n表示該層次上指標(biāo)的個數(shù)，

（2）計算最優(yōu)傳遞矩陣Q

（3）建立判斷矩陣H（自然的通過一致性檢驗(yàn)）

（4）判斷矩陣H中最大特征值所對應(yīng)的特征向量即為該層次各指標(biāo)的相對權(quán)重值α，采用方根法，求得該層次中第i個指標(biāo)的主觀權(quán)重為：

2.主成分分析法

主成分分析法中，確定權(quán)重的過程實(shí)際上就是建立綜合評價函數(shù)，對函數(shù)的系數(shù)進(jìn)行歸一化，即為各個指標(biāo)的權(quán)重。具體步驟如下：

（2）由于方差貢獻(xiàn)率反映了主成分所代表信息量的大小，體現(xiàn)了主成分的重要性，可以看成是各個主成分的權(quán)重。因此，綜合評價函數(shù)中系數(shù)可以看成是m個主成分權(quán)重，即方差貢獻(xiàn)率的加權(quán)平均，故綜合評價函數(shù)F為：

式中bj為公式（3-12）中的方差貢獻(xiàn)率，為綜合函數(shù)F的系數(shù)，表示指標(biāo)在主成分中的綜合重要度。

（3）對綜合函數(shù)F的系數(shù)歸一化處理，使得所有指標(biāo)權(quán)重之和為1，因此，求得第i個指標(biāo)的客觀權(quán)重為：

3.組合賦權(quán)法

設(shè)由三標(biāo)度層次分析法確定的主觀權(quán)重為α，由主成分分析法確定的客觀權(quán)重為β，則組合權(quán)重W為：

Wi=θαi+(1-θ)βi

式中0≤Wi≤1，θ為系數(shù)。

組合賦權(quán)法使指標(biāo)體系的權(quán)重在主觀和客觀上得到統(tǒng)一，在保留原始數(shù)據(jù)傳遞的信息同時，運(yùn)用專業(yè)知識與經(jīng)驗(yàn)人為對其加以修正，充分保障了指標(biāo)權(quán)重的合理性，提高綜合評價準(zhǔn)確度。

（二）模糊綜合評價法

1.確定評價指標(biāo)集F及其權(quán)重向量WF

若評價指標(biāo)為m個，則評價指標(biāo)集合F={f1，f2，…，fm}，組合權(quán)重向量集WF={w1，w2，…，wm}。

2.確定各評價指標(biāo)的評語集E及其隸屬度向量U

若評價等級有n個級別，則評語集E={e1，e2，…，em}，隸屬度向量U={u1，u2，…，un}。

3.建立隸屬度矩陣R

隸屬度矩陣表示評價主體對于評價指標(biāo)fi，所作出評語集ei，評定的可能性大小，隸屬度矩陣R=(rij)mxn。矩陣中rij=Nij/N表示指標(biāo)fi符合評語ei的隸屬度，Nij為同意指標(biāo)fi符合評語ei的人數(shù)，N為總?cè)藬?shù)。

4.綜合評價，計算案例的綜合評定向量S

綜合評定向量描述了所有評價指標(biāo)隸屬于評語集的加權(quán)和，則S=WFR。

5.確定案例最終評語

結(jié)合隸屬度向量，對綜合評定向量做進(jìn)一步分析，計算案例綜合評定值V=SU，根據(jù)評定值大小確定案例的最終評語，做出總體評價。

（三）評價模型構(gòu)建

本文對中小型物流園區(qū)創(chuàng)新能力進(jìn)行評價分析，首先構(gòu)建了7個一級指標(biāo)30個二級指標(biāo)的多層次、多因素的指標(biāo)體系。然后進(jìn)行模糊綜合評價，確定指標(biāo)集、評語集和權(quán)重集，其中權(quán)重集根據(jù)問卷數(shù)據(jù)采用組合賦權(quán)法，運(yùn)用三標(biāo)度層次分析法確定主觀權(quán)重，主成分分析法確定客觀權(quán)重。最后將各一級指標(biāo)的評定向量綜合在一起，構(gòu)成總隸屬度矩陣，對研究總體進(jìn)行模糊評價，確定物流園區(qū)創(chuàng)新能力的綜合評價值。至此，本文的評價模型構(gòu)建完成。

基于組合賦權(quán)法的模糊綜合評價模型，彌補(bǔ)了傳統(tǒng)模糊綜合評價中權(quán)重系數(shù)主觀性過強(qiáng)的不足，采用主觀權(quán)重和客觀權(quán)重相結(jié)合的方法，充分考慮到定性與定量指標(biāo)的結(jié)合。因此，該評價模型客觀合理。

四、結(jié)論

建立7個一級指標(biāo)、30個二級指標(biāo)的中小型物流園區(qū)創(chuàng)新能力評價模型，可以對物流園區(qū)整體創(chuàng)新能力進(jìn)行評價分析，找出制約園區(qū)物流企業(yè)發(fā)展的因素，改善和提高該物流園區(qū)的創(chuàng)新能力。相信隨著長期努力我國園區(qū)創(chuàng)新能力一定會快速提升，物流企業(yè)一定會協(xié)同發(fā)展。

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